Cos'è il database NoSQL?
NoSQL significa non solo SQL, ma fornisce un modo per archiviare e recuperare i dati archiviati in formato tabulare come nei database relazionali. È un'aggiunta complementare ai database SQL e Relational. Si tratta di sistemi di gestione di database flessibili che consentono di archiviare ed elaborare dati strutturati e semi-strutturati che gli strumenti RDBMS non possono elaborare.
Definizione del database NoSQL
Il database NoSQL viene utilizzato quando si lavora con grandi set di dati distribuiti. Sono utilizzati in applicazioni Web in tempo reale e il loro utilizzo aumenta con il passare del tempo. Un database NoSQL ha un design semplice, un controllo accurato della disponibilità e un semplice ridimensionamento orizzontale a gruppi di macchine. Le operazioni di NoSQL sono più veloci dei database relazionali a causa dell'uso di diverse strutture di dati. Il tipo di problema è un fattore decisivo per l'idoneità del database NoSQL. Le strutture di dati utilizzate nei database NoSQL sono più flessibili rispetto alle tabelle utilizzate nei database relazionali. Disponibilità, tolleranza alle partizioni e velocità hanno una maggiore preferenza rispetto alla coerenza in molti negozi NoSQL. La maggior parte dei negozi NoSQL non segue le proprietà ACID (Atomicità, Coerenza, Isolamento, Durabilità) delle transazioni, ma alcuni database come Aerospike, Google Spanner, MarkLogic, OrientDB e Symas LMDB hanno fatto di queste proprietà un centro per i loro progetti.
Differenza tra database SQL e database NoSQL
| S.NO | Database SQL | Database NoSQL |
| 1 | Stesso tipo con meno variazioni | Sono disponibili diversi tipi come database di documenti, archivi di valori-chiave, database di grafici e negozi a colonna larga. |
| 2 | Sono stati sviluppati negli anni '70 per gestire le applicazioni di archiviazione dei dati. | Sono stati sviluppati nel 21 ° secolo per superare i limiti dei database SQL come dati multi-strutturati, sprint di sviluppo agili e scalabilità |
| 3 | I dati sono memorizzati in formato tabulare. | La memorizzazione dei dati varia in base al tipo di database. |
| 4 | I tipi e la struttura dei dati sono stati corretti in anticipo. L'intero database deve essere modificato per aggiungere un nuovo elemento dati. | Archiviazione dinamica. I dati diversi possono essere archiviati insieme, il che non è il caso dei database SQL. |
| 5 | Scalabilità verticale. | Scalabilità orizzontale. |
| 6 | Le tecnologie aperte e i database chiusi sono utilizzati come modello di sviluppo. | Le tecnologie aperte vengono utilizzate solo. |
| 7 | Supporta transazioni ACID multi-record. | Principalmente non li supporta. |
| 8 | La manipolazione dei dati viene eseguita utilizzando un linguaggio specifico di manipolazione dei dati. | La manipolazione dei dati viene eseguita tramite API orientate agli oggetti |
| 9 | Forte consistenza | Alcuni prodotti forniscono forti, mentre altri forniscono coerenza finale. |
| 10 | La velocità dei dati è moderata | La velocità dei dati è molto alta. |
| 11 | Adatto a dati strutturati | Adatto a dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. |
| 12 | Esempi sono MySQL, Oracle Database, Postgres | Esempi sono MongoDB, HBase, Cassandra, Neo4j |
Funzionalità di NoSQL
Di seguito sono riportate alcune delle caratteristiche importanti di NoSQL che sono le seguenti:
Schemi dinamici
I database NoSQL consentono di inserire i dati senza lo schema predefinito. Le modifiche delle applicazioni in tempo reale possono essere apportate facilmente senza la necessità di preoccuparsi delle interruzioni del servizio. Ciò rende lo sviluppo più veloce, più affidabile e richiede meno tempo per l'amministratore del database.
Auto-sharding
Il ridimensionamento orizzontale viene eseguito in un database NoSQL, ovvero vengono aggiunti server anziché aumentare la capacità di un singolo server. I database NoSQL offrono funzionalità di auto-sharding, ovvero diffondono automaticamente i dati su un numero diverso di server. Non è necessario che l'applicazione sia a conoscenza della composizione del pool di server. Un carico di dati e query vengono automaticamente bilanciati tra i server. Se un server si guasta, viene sostituito rapidamente e in modo trasparente senza interrompere l'applicazione.
replicazione
Il database NoSQL consente la replica automatica del database. Viene fatto per mantenere la disponibilità in caso di interruzioni. Alcuni sofisticati database NoSQL forniscono il ripristino automatico e sono completamente autorigeneranti. Per consentire la localizzazione dei dati e resistere agli errori regionali, può distribuire il database su più aree geografiche. NoSQL non richiede un'applicazione separata per implementare la replica.
Caching integrato
I database NoSQL hanno una capacità di memorizzazione nella cache integrata, ovvero mantengono i dati utilizzati di frequente nella memoria di sistema e rimuovono la necessità del livello di memorizzazione nella cache separato.
API semplice
NoSQL offre interfacce facili da usare per l'archiviazione e l'interrogazione dei dati. Le API consentono metodi di selezione e manipolazione dei dati di basso livello. Non utilizza un linguaggio di query basato su standard.
Perché dovremmo usare il database NoSQL?
- Analytics: il database NoSQL è adatto per l'esecuzione di query analitiche. Il linguaggio di query utilizzato per le query atomiche può essere utilizzato anche per le query analitiche.
- Scala: il database NoSQL è preferito perché progettato per il ridimensionamento. Sono progettati per ridimensionarsi facilmente quando crescono. I dati sono divisi ed equilibrati tra più nodi in un cluster e per impostazione predefinita, le query aggregate sono divise.
- Ridondanza: il database NoSQL è progettato tenendo in considerazione la ridondanza. Il database NoSQL è progettato per gestire guasti hardware invece di trattarli. Il problema dell'errore hardware viene gestito durante il periodo di sviluppo.
- Flessibilità: esiste un'enorme flessibilità nel modo in cui i dati vengono archiviati e ciò aumenta le prestazioni nel database NoSQL.
- Sviluppo rapido: il database NoSQL offre un modo semplice per modificare il modo in cui i dati vengono archiviati o le query in esecuzione. L'elaborazione in batch e il refactoring semplice vengono eseguiti per realizzare enormi cambiamenti.
Tipi di database NoSQL
Esistono quattro tipi principali di database NoSQL, ovvero archivi di valori-chiave, database di documenti, archivi a colonna larga e archivi di grafici.
- Key-Value Stores: questi database funzionano su un semplice modello di dati a cui è associata una coppia di chiavi univoche e un valore. Questi database funzionano in modo efficiente e mostrano un'elevata scalabilità per la memorizzazione nella cache nelle applicazioni Web e nella gestione delle sessioni. Funzionano con RAM, unità disco o unità a stato solido.
- Database dei documenti: questi database archiviano i dati semi-strutturati e le loro descrizioni in formato documento. Non si riferiscono allo schema principale per la creazione e l'aggiornamento di programmi. Il loro utilizzo è aumentato con l'uso di JavaScript e JSON (JavaScript Object Notation). Vengono utilizzati per la gestione dei dati delle applicazioni mobili e la gestione dei contenuti.
- Archivi a colonna larga: questi database organizzano i dati in colonne anziché in righe. Possono eseguire query su set di dati di grandi dimensioni più rapidamente rispetto ad altri database convenzionali. Vengono utilizzati per cataloghi, rilevamento di frodi e motori di raccomandazione.
- Graph Stores: questi database organizzano i dati come nodi e bordi che mostrano connessioni tra nodi. Vengono utilizzati laddove sono necessarie relazioni cartografiche come relazioni con i clienti o gestione dei sistemi di prenotazione.
vantaggi
- Alta scalabilità
- Alta disponibilità
- Capacità di big data
- Facile replica
- Prestazioni veloci
- Alta flessibilità
svantaggi
- Messa a fuoco stretta
- Open source
- Sfida gestionale
- GUI non disponibile
- Grandi dimensioni del documento
Conclusione
Questo articolo illustra le basi del database NoSQL che vengono utilizzate per archiviare e recuperare set di dati di grandi dimensioni o per gestire i big data. Sono stati sviluppati per superare i limiti dei database relazionali.
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